用python中opencv和百度云人脸识别实现在现场拍一张多人照片，调用摄像头采集实时图像，并以上述方式实时显示几个人的人脸识别结果：并且用方框框出人脸，并在人脸框上方示意出对应人名，在人脸框下方示意出对应的置信度。

在Python中，你可以结合OpenCV库处理图像，尤其是其强大的人脸识别功能，以及百度云的人脸识别API来实现这个功能。以下是大致步骤：

1. **安装依赖库**:
首先，你需要安装`cv2`（OpenCV），`requests`用于发送HTTP请求到百度云API，以及如`imutils`之类的辅助库，可以使用`pip`命令安装：

   pip install opencv-python numpy requests imutils

2. **获取百度云API**:
注册一个百度云账号并创建一个人脸服务，获取API密钥和鉴权信息。

3. **设置摄像头流**:
使用`cv2.VideoCapture`打开摄像头，通过`read()`函数读取实时视频帧。

4. **人脸检测**:
OpenCV提供预训练的人脸检测模型，如Haar cascades或DNN模型（如MTCNN）。可以使用`cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()`进行人脸检测，这会返回每个检测到的人脸的位置、大小等信息。

5. **人脸匹配与识别**:
将检测到的人脸图像通过HTTP POST请求发送到百度云的人脸识别API，传入图片和API凭据，获取人脸的识别结果（包括姓名和置信度）。

6. **绘制人脸框和标签**:
对于每一组检测到的人脸，根据返回的信息在原图上绘制矩形框，框内标注姓名和置信度百分比。

7. **显示结果**:
使用`cv2.imshow()`函数将处理后的图像展示出来，并通过`cv2.waitKey()`等待用户按键，不断循环上述过程直到程序停止。

示例代码框架可能会像这样：

import cv2
import requests

# ... (这里填写百度云API配置)
def recognize_faces(frame, api_url):
    # ... (这里实现人脸检测和识别)

# 主循环
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    faces = recognize_faces(frame, api_url)
    
    for face in faces:
        # 绘制人脸框、标签和置信度
        x, y, w, h = face['bbox']
        name = face['name']
        confidence = face['confidence']

        # 显示在图像上
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, name + ' (' + str(confidence) + '%)', (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow('Face Recognition', frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()